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Within the scope of this thesis, an open-architecture library to set up the model of the human lower extremity has been proposed. As a main characteristic, the library provides a construction kit for stetting up any leg model. The open-architecture benefits are: (1) model manageability, (2) an easily improved model depth and (3) the possibility of including efficient and tested code. This aspect becomes especially important with respect to future extensions of the library. The applicability of the proposd library is illustrated by three example investigations related to gait analysis. In a first example, the adaption of the lower extremity model to patient-specific physiognomy is discussed. To reduce systematic errors in the estimation of joint center locations from marker position, marker placement inaccuracy, skin artefacts and measurement noise in motion capturing, an automated tracking error reduction method was implemented. This method is based on a surrogate mechanism identifying the offsets between the assumed and anatomic joint center locations and the unknown segment vectors. The method lead to reductions in segment vector length variation between 19\% and 32\%. As a second example, the proposed library was used to diagnose talipes equinus in the context of cerebral palsy. The tool allows to replace anesthesia and a physical test by a purely numerical procedure. The diagnosis given by the proposed method coincides with the medical one between 71\% and 90\% of all considered cases. As a third example, a simulation for forward dynamics prediction of muscle activation time histories is described. The applied objective functions are based on kinematic measurements (motion capturing). To reduce model complexity, a simplified model of muscle activation proposed. The approach limits the number of design variables for each muscle and hence facilitates the optimization process due to a limited search space dimension. To analyze the effects of model perturbations to the predicted muscle activation profiles, a sensitivity investigation was performed. The results of this thesis seem to indicate that the gait dynamics are not observable from kinematic measurements only. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine offene, objektorientierte Bibliothek zur Modellierung der menschlichen unteren Extremität vorgestellt. Wesentliches Charakteristikum ist die Anwendbarkeit der entwickelten Softwarebausteine in Form eines Baukastensystems. Die Vorteile der vorgestellten Architektur sind (1) eine einfache Handhabbarkeit der entstehenden Modelle, (2)die Möglichkeit schneller und punktueller Detaillierung von Teilmodellen sowie (3) die Möglichkeit, effizienten und getesteten Programmcode aus anderen Applikationen zu verwenden. Dieser Aspekt bietet insbesondere in Hinblick auf zukünftige Erweiterungen der Bibliothek großes Potential. Die Anwendung der Softwarebibliothek wird anhand von drei Beispielen im Kontext der klinischcen Ganganalyse illustriert. Als erste Anwendung wird eine automatisierte Methode zur Reduzierung von systematischen Fehlern bei der z.B. in einem Ganglabor üblichen Bewegungserfassung mittels Markern (motion capturing) vorgestellt. Durch ungenaue Positionierung der Marker auf der Haut sowie Relativbewegungen zwischen Haut und dem darunter liegenden Skelett (skin artefacts) sowie Messrauschen kann die Position der Gelenksmittelpunkte nur ungenau bestimmt werden. Dadurch treten in von diesen Bewegungsdaten abgeleiteten Modellen unrealistische Variationen in den Segmentlängen auf. Die vorgestellte Methode identifiziert Segmentvektoren sowie die Differenzvektoren zwischen den realen (anatomischen) Gelenksmittelpunkten sowie den Gelenksmittelpunkten des biomechanischen Modells unter Verwendung eines Optimierungsansatzes. Durch Anwendung der Methodik konnte die Variation der Segmentlängen zwischen 19% und 32% reduziert werden. Als zweite Anwendung wurde mit Hilfe der entwickelten Software ein Tool zur Unterstützung bei der Diagnostik spezieller Formen des sog. Spitzfuß bei spastischen Lähmungen entwickelt. Hierdurch kann die komplizierte klinische Methodik durch eine auf einfacher Bewegungserfassung basierende, numerische Prozedur ersetzt werden. Die Übereinstimmung der Diagnose mit der klassischen klinischen Methode beträgt zwischen 71% ud 90%. Im Rahmen einer dritten Anwendung wird ein Modell zur Identifizierung von Muskelaktivierungsverläufen mittels dynamischer Optimierung vorgestellt. Die hierbei verwendeten Kostenfunktionen basieren ausschließlich auf jeweils patientenindividueller Kinematik. Weiterhin wird ein vereinfachtes Muskelmodell verwendet. Dieses zeichent sich durch eine begrenzte Anzahl von Parametern aus, mit dem Ziel, die mit der Methodik der dynamischen Optimierung verbundenen hohen Berechnungsaufwände zu reduzieren. Um die Empfindlichkeit der Modellierung gegenüber Ungenauigkeiten in den Eingabeparametern zu untersuchen wurde eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Die Ergebnisse der Untersuchung implizieren, dass die menschliche Gehbewegung allein auf Basis gemessener Bewegungsdaten nicht beobachtbar ist. |
